下一代材料的设计始于原子尺度。
将严谨的量子力学(QM) 和分子动力学 (MD) 与预测性人工智能相结合，以探索广阔的化学空间 ，高精度地预测材料性能，并降低实验性研发的风险。
适用于各类材料科学研发应用的解决方案
有机电子
探索具有良好导电性、机械稳定性和热稳定性，且适合加工的优质有机电子材料。
- 准确预测关键光电特性
- 运行高通量筛选 ，以实现先进材料的快速设计与发现
- 利用由专家支持的、易于使用的自动化工作流科学支持
聚合物材料
通过在分子和原子尺度上对聚合物进行模拟，来理解和预测产品性能。
- 准确预测化学反应性、聚合物形态以及关键理化性质
- 设计新型聚合物、筛选配方并优化生产工艺
- 利用易于使用的自动化工作流进行发现和优化
薄膜加工
优化半导体 行业的原子级加工工艺，并提升器件性能。
- 准确预测表面反应性，以优化沉积或刻蚀工艺
- 通过……对前体物质挥发性的验证性预测机器学习（ML）
- 利用高效的模拟 工具，设计用于材料加工的新型化学品
能源捕获与储存
加快开发更清洁、更轻便、更安全且能效更高的电池、燃料电池和光伏材料。
- 预测电池、燃料电池、光伏和氢储存领域的研发关键性能
- 对组件材料及界面关键性能进行仿真与分析
- 利用简化的工作流程，对庞大的化学空间 进行枚举和探索
精选产品
配方 ML
基于机器学习（ML） 的自动化解决方案，用于建立准确的配方-性能关系，并筛选出具有所需性能的新配方。
即将举行的活动
- 材料科学
- 网络研讨会系列
“本生在行动”：Agentic AI 联合科学家深度解析系列——聚焦聚合物、电池与反应性
欢迎参加本系列活动，我们的科学家将通过现场演示，直接向您展示您的团队如何利用Bunsen技术应对具体应用场景，从而加速创新、降低实验测试风险，并比以往任何时候都更快地发掘出高潜力的候选化合物。
-
日期与时间：
2026年11月17日 – 12月8日
-
位置：
虚拟
日期与时间： 
位置：
全球最具创新力的企业采用Schrödinger
